package com.kevinkk.dp;

/**
 * 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。
 * 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。
 * 两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。
 */

/**
 * 1. dp数组含义：dp[i][j] 以 text1[i-1]和 text2[j-1] 结尾的最长子数组的长度
 * 2. dp公式
 *      if (text1[i - 1] == text2[j - 1])
 *          dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
 *      else
 *          dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) ---> 相当于删除一个元素
 * 3. 初始化：显然 dp[0][0] 没有意义，但后续的结果都是在此之上不断累加的，因此初始化为0
 * 4. 遍历顺序
 */

public class LongestCommonSubsequence {
    class Solution {
        public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
            char[] c1 = text1.toCharArray(), c2 = text2.toCharArray();
            int[][] dp = new int[c1.length + 1][c2.length + 1];
            int res = 0;

            for (int i = 1; i <= c1.length; i++) {
                for (int j = 1; j <= c2.length; j++) {
                    if (c1[i - 1] == c2[j - 1]) {
                        dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                    } else {
                        dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
                    }
                    res = Math.max(res, dp[i][j]);
                }
            }

            return res;
        }
    }
}
